5 narzędzi oprogramowania do analizy danych, których można się szybko nauczyć

Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz korzystać z analityki danych, czy chcesz zmienić karierę, musisz znać najlepsze narzędzia, które możesz szybko wykorzystać, aby zacząć działać. Jest to szczególnie ważne, jeśli nie chcesz brudzić sobie rąk kodowaniem.

W tym artykule skupimy się na kilku z tych narzędzi, które są świetne dla nowicjuszy.

Dlaczego warto uczyć się analizy danych?

Rynek pracy dla analityki danych znacznie się rozrósł wraz z rozwojem gromadzenia danych. Każda firma (a nawet niektóre osoby) muszą podejmować decyzje oparte na danych.

Jednak narzędzie do analizy danych, którego zdecydujesz się nauczyć, ma duże znaczenie. Nie chcesz się uczyć czegoś, na co nie ma popytu. Co najważniejsze, wszystko zależy od tego, co zamierzasz zrobić z narzędziami do analizy danych, które zdecydujesz się wybrać. Jak omówiliśmy wcześniej, analityka danych ma wiele aplikacji i procesów.

Co to jest analiza danych i dlaczego jest ważna?

Co to jest analiza danych? Wyjaśniamy eksplorację danych, analitykę i wizualizację danych w prostych do zrozumienia terminach.

Jeśli zamierzasz użyć go do czegoś związanego z analizą danych akademickich lub ankietowych, możesz wybrać proste narzędzia, które nie mają skomplikowanych interfejsów. Przykładami są Minitab, SPSS i Stata. Nie lekceważ ich, te narzędzia też są bardzo cenne.

Ale jeśli chcesz zagłębić się w analitykę biznesową, masz również do wyboru wiele narzędzi Business Intelligence.

Dlatego narzędzia te ogólnie dzielą się na dwie kategorie; Narzędzia Business Intelligence i narzędzia do analizy statystycznej. Przyjrzyjmy się przykładom każdego z nich.

Business Intelligence to szerokie pojęcie, które obejmuje transformację danych w celu generowania na ich podstawie głębszych i przydatnych do działania informacji. Jest często używany w kontekście trendów i zmian w wynikach biznesowych.

Firmy używają BI do monitorowania działań konkurencji, kontrolowania cen towarów i analizowania klastrów rynkowych w celu badania zachowań konsumentów. Pomogło małym, średnim i dużym firmom zachować większą konkurencyjność.

Rozważmy trzy najczęściej używane narzędzia Business Intelligence, które można łatwo wybrać, wraz z niektórymi z ich głównych funkcji.

1. Microsoft Excel

Niektórzy obawiają się, że program Excel może zostać porzucony dla innych narzędzi BI, gdy stanie się przestarzały. To nie jest nawet bliskie prawdy. Excel cieszy się dużym zainteresowaniem i będzie tak długo, jak długo będzie istnieć BI.

Od czasu uruchomienia programu Microsoft Excel w 1985 roku narzędzie skaluje się wraz z każdą większą aktualizacją pakietu Office. Przy odrobinie pracy możesz osiągnąć prawie wszystko w Excelu.

Jednym z głównych czynników, które firmy rozważają przed skorzystaniem z narzędzia BI jest dostępność ekspertów. A ponieważ Excel jest tak stary jak BI, wielu go opanowało i może rozwiązać z nim wszelkiego rodzaju problemy.

Ponieważ jest to łatwe w użyciu narzędzie, społeczność programu Excel jest ogromna. Ze względu na jego prostotę i przyjazny interfejs wiele firm nadal używa programu Excel. Jest to również stosunkowo niedrogie narzędzie.

Wszystko to oznacza, że ​​jesteś dużą społecznością programu Excel, od której możesz się uczyć.

Zdolność programu Excel do zbierać dane z wielu źródeł, tworzyć niesamowite historie poprzez świetne wizualizacje, i jej Funkcje Power Pivot RDBMS to tylko niektóre z zastosowań oferowanych przez program Excel.

Dzięki platformie Microsoft 365 program Excel jest stale aktualizowany. Ostatnie aktualizacje obejmowały nowe funkcje, typy danych, układy tabel przestawnych, typy wykresów i wiele więcej.

Excel jest dobrym kandydatem, ponieważ w krótkim czasie łatwo jest osiągnąć wyższy poziom zrozumienia. Umiejętności z nim związane przydadzą się prawie wszędzie.

Aby uzyskać zabawny przykład korzystania z programu Excel, zobacz jak znaleźć interesujące historyczne dane muzyczne.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI to skalowalne narzędzie BI wydane przez firmę Microsoft w 2014 roku. Pierwsza wersja usługi Power BI została uwzględniona w usłudze Office 365 jako dodatek do programu Microsoft Excel, dopóki nie została wycofana i wydana jako niezależne narzędzie BI w 2015 r.

Power BI korzysta z usług opartych na chmurze z połączeniem programu Power BI Desktop (który można pobrać z Microsoft PowerBI Desktop Store) do obsługi swoich klientów. I pomimo tego, że jest nowym narzędziem, jego popularność wśród firm jest ogromna. Wiele firm zwróciło się do usługi Power BI w celu uzyskania rozwiązań opartych na danych.

Jedną z głównych przyczyn tego rosnącego trendu jest szybkość i efektywność generowania spostrzeżeń za pomocą Microsoft Power BI. Zawiera lepszą automatyzację i funkcje, które znacznie ułatwiają korzystanie z narzędzia w analityce biznesowej.

Usługa Power BI udostępnia pulpit nawigacyjny, na którym można monitorować dane w czasie rzeczywistym za pomocą wszechstronnej wizualizacji. Oprócz tego możesz łatwo przeglądać i udostępniać swoje raporty. Usługa Power BI jest dostępna z poziomu komputera lub za pośrednictwem usług chmurowych opartych na modelu SaaS.

Ucząc się usługi Power BI, możesz skupić się na jednym lub dwóch aspektach narzędzia. Obszary takie jak hurtownie danych, sortowanie danych i inżynieria funkcji to tylko niektóre z konkretnych tematów, w których możesz stać się autorytetem.

Oprócz tego zautomatyzowane uczenie maszynowe to kolejna wspaniała funkcja usługi Power BI używana do trenowania i sprawdzania poprawności danych za pomocą przepływów danych.

Oprócz prostych formuł języka DAX w Microsoft Power BI, których można się dość szybko nauczyć, posiada prosty interfejs, z którym łatwo się komunikuje. A krzywa uczenia się jest bardzo elastyczna.

To narzędzie, które zwiększa Twoje szanse na znalezienie pracy w analityce danych, jeśli jesteś w tym dobry. Jest to szczególnie ważne, jeśli planujesz zmienić karierę na analitykę.

Firma Microsoft ma również narzędzie do analizy danych o nazwie Dynamics.

3. Żywy obraz

Tableau jest dobrze znane ze swoich niesamowitych funkcji wizualizacji danych. Narzędzie powstało w 2003 roku, a od jego pierwszego oficjalnego wydania w 2013 roku jego popularność stale rośnie w wielu branżach.

Tableau ma trzy główne opcje oprogramowania: Tableau Desktop, Tableau Public i Tableau Reader. Te trzy opcje znajdują się w programie nauczania Tableau. Ale są między nimi niewielkie różnice.

Tableau Public to narzędzie do analizy biznesowej typu open source, które umożliwia udostępnianie wizualizacji w czasie rzeczywistym za pośrednictwem pulpitu nawigacyjnego. Działa z różnymi źródłami danych, w tym CSV, plikami Excel, plikami tekstowymi i Arkuszami Google. Możesz pobrać Tableau Public z Tableau Publiczna witryna pobierania.

Jednak ze względu na otwarty charakter Tableau Public nie można zapisać skoroszytu lokalnie.

Tableau Desktop to oparte na subskrypcji narzędzie BI dla organizacji lub osób, które chcą natychmiastowej i łatwo dostępnej analizy. Możesz uruchamiać i zapisywać skoroszyt lokalnie, a wyniki są łatwo dostępne.

Z drugiej strony Tableau Reader nie jest narzędziem do wizualizacji. Jest to narzędzie tylko do odczytu, które umożliwia wysyłanie wizualizacji do innej osoby, która może otworzyć Twoją pracę w trybie tylko do odczytu.

Jeśli chcesz zostać ekspertem w zakresie geoprzestrzennego aspektu Business Intelligence, Tableau może być odpowiednim narzędziem. Jedną z cennych cech tego narzędzia jest unikalna prezentacja danych geograficznych.

W przypadku dowolnej wybranej platformy Tableau możesz przeglądać klastry geograficzne na mapach i wykresach w znacznie prostszy sposób. Jest to również cenne narzędzie w analizie dużych zbiorów danych.

Prostota Tableau, potrzeba wykwalifikowanych ekspertów Tableau w branżach i ogromna społeczność, która jest dostępna, aby rozwiązać różne problemy Tableau, to wystarczający powód, aby go podjąć.

Narzędzia analizy statystycznej są bardziej wartościowe w badaniach akademickich. Nie oznacza to jednak, że są mniej przydatne w Business Intelligence; istnieje pewne pokrywanie się między zastosowaniami. Nasza klasyfikacja tych narzędzi opiera się głównie na ich popularności.

Przyjrzyjmy się niektórym narzędziom analitycznym związanym z nauką poniżej.

4. SPSS

SPSS to skrócona nazwa pakietu statystycznego dla nauk społecznych. Jego pierwsza wersja powstała w 1968 roku, co czyni go jednym z najstarszych narzędzi statystycznych. Jednak został przejęty przez IBM w 2009 roku.

SPSS dysponuje analizą danych. Ale przynajmniej na razie jest nadal niezbędny w badaniach akademickich i naukach społecznych. Jest to cenny pakiet testów statystycznych, który jest dość łatwy w użyciu.

Posiada prosty interfejs, pozwalający każdemu szybko go opanować. Jeśli jesteś sumienny, możesz się tego nauczyć bez nadzoru.

Ten pakiet działa na trzech interfejsach: a Zmienny widok gdzie możesz wprowadzić swoje dane, a Widok danych do przeglądania danych wejściowych oraz a Arkusz wyników który wyświetla Twoje statystyki.

Chociaż może nie być wiele możliwości dla ekspertów SPSS w sferze biznesu, wiele organizacji pozarządowych (NGO) potrzebuje osób wykwalifikowanych w tym zakresie. Niektóre branże nadal używają go również do eksperymentalnej analizy danych.

SPSS nie radzi sobie dobrze z wizualizacjami. Ale jeśli chcesz analizować dane ankietowe i eksperymentalne, SPSS może być świetnym rozwiązaniem.

5. Stata

Stata pojawiła się nieco później niż SPSS; został wydany po raz pierwszy w 1985 roku przez StataCorp. Jest to pakiet statystyczny, który stawia na prostotę.

Stata ma prawie taki sam interfejs jak SPSS, ale typ statystyk jest zupełnie inny niż w tej aplikacji.

Większość organizacji pozarządowych woli zatrudniać ekspertów Stata lub analityków posiadających wiedzę na temat SPSS, Excel i Stata. Więc wybranie tego narzędzia to dobre wykorzystanie czasu.

Stata ma unikalną składnię, ale jej interfejs menu i okna dialogowe są przydatne dla początkujących. Narzędzia są dość łatwe w użyciu i interakcji. Pamiętaj jednak, że opanowanie składni w dół linii sprawia, że ​​jesteś bardziej biegły w używaniu narzędzia.

W przeciwieństwie do SPSS to narzędzie jest przydatne do wizualizacji danych eksperymentalnych i ankietowych. To jeden z powodów jego popularnego stosowania w organizacjach pozarządowych.

Te narzędzia do analizy danych to świetny początek. Ale poza nauką narzędzi, które przyspieszają i ułatwiają analizę danych, konieczne jest opanowanie samej statystyki.

Większość z tych narzędzi nadal wymaga, abyś wiedział, jak osiągnąć to, czego od nich chcesz. Możesz to zrobić, najpierw opanowując znaczenie każdego polecenia i menu w narzędziu.

Co to są duże zbiory danych, dlaczego są ważne i jakie są niebezpieczne?

Big data napędza wiele branż i ma wpływ na całe nasze życie. Ale czy jest to bardziej niebezpieczne czy pomocne?

O autorze